Rで解析:factor classの結合・因子数「foofactors」パッケージ


factor classは値に対するレベル(因子)を付与することで管理できるのが特徴かと思います。しかし、結合や因子数の算出はちょっと工夫が必要です。

本パッケージを利用することで、工夫に必要な時間を別な考え事に利用することができます。非常に便利です。一度、factor classの利便性を経験すると病みつきになります。

パッケージバージョンは0.0.0.9000。実行コマンドはR version 3.2.2で確認しています。


パッケージのインストール

下記、コマンドを実行してください。

#パッケージのインストール
install.packages("devtools")
devtools::install_github("KPdir/foofactors")

実行コマンド

詳細はコメント、パッケージのヘルプを確認してください。

#パッケージの読み込み
library("foofactors")

###データ例の作成#####
FacVec1 <- factor(letters[1:24], levels = letters[1:24])
FacVec1
[1] a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x
Levels: a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x
FacVec2 <- factor(LETTERS[1:24], levels = LETTERS[1:24])
FacVec2
[1] A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X
Levels: A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X
########

#因子データの結合:fbindコマンド
fbind(FacVec1, FacVec2)
[1] a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X
Levels: a A b B c C d D e E f F g G h H i I j J k K l L m M n N o O p P q Q r R s S t T u U v V w W x X

###基本コマンドではfactor classではなくなります
#cコマンドを使うと
c(FacVec1, FacVec2)
[1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12
[37] 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
#cbindを使うと
cbind(FacVec1, FacVec2)
FacVec1 FacVec2
[1,]       1       1
[2,]       2       2
#####省略#####
[23,]      23      23
[24,]      24      24

#因子の数を出力:freq_outコマンド
freq_out(fbind(FacVec1, FacVec2))
Source: local data frame [48 x 2]
x     n
(fctr) (int)
1       a     1
2       A     1
3       b     1
4       B     1
5       c     1
6       C     1
7       d     1
8       D     1
9       e     1
10      E     1
..    ...   ...

#試しにプロット
plot(freq_out(fbind(FacVec1, FacVec2)))

出力例

・試しにプロット
freqplot


少しでも、あなたのウェブや実験の解析が楽になりますように!!

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